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データ、AI、クラウドコース

重要なスキルをマスターしよう

専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
  • 短い章を完了

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776 コース

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 226件のレビュー

代表的な設計手法でSurveyの設計を学び、結果の可視化と分析まで行います。

確率・統計

4 時間

コース

プログラミングパラダイムの基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 146件のレビュー

命令型・宣言型、手続き型、関数型、オブジェクト指向など、多様なプログラミングパラダイムを学びましょう。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 91件のレビュー

空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 80件のレビュー

離散事象シミュレーションの力で、ビジネスプロセスを最適化する方法を学びます。 PythonのSimPyパッケージを使ってデジタルツインの開発を学ぶ。

確率・統計

4 時間

コース

Python 中級ネットワーク解析

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

時系列グラフを分析し、二部グラフを使い、ネットワーク分析の高度な問題に取り組むスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶSupport Vector Machines

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 97件のレビュー

このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。

機械学習

4 時間

コース

pandasで効率的にコードを書く

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 165件のレビュー

pandasで効率的な手法を学び、Pythonコードを最適化しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶネットワーク分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 135件のレビュー

igraphでネットワークデータを分析・可視化し、threejsでインタラクティブなネットワークプロットを作成しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 203件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

KNIME によるデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 301件のレビュー

データ変換、列操作、ワークフロー最適化を学ぶコースで、KNIMEスキルを強化。

データ準備

2 時間

コース

統計的思考 ケーススタディ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 87件のレビュー

統計的思考力を活かし、実データセットから実用的な洞察を引き出して、習得への重要な一歩を踏み出しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Google: Optimize Agent Behavior

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 39件のレビュー

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

クラウド

2 時間

コース

PySpark で作る Recommendation Engines

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 250件のレビュー

自社のビッグデータを活用し、ユーザーに良質な体験を提供するためのツールと手法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

確率・統計

5 時間

コース

Introduction to Security in the World of AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 31件のレビュー

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

クラウド

1 時間

コース

Rで学ぶ因子分析

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 165件のレビュー

性格などの潜在変数を、探索的因子分析と確認的因子分析で学び、活用しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

データバイアスを攻略する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 239件のレビュー

偏りを見抜き、軽減する方法を学び、分析の精度とモデルの信頼性を高めましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

Pythonで統計面接問題を練習しよう

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 89件のレビュー

条件付き確率、A/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフなどを復習し、次の統計面接に備えましょう。

確率・統計

4 時間

コース

R の data.table によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 24件のレビュー

data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。

データ操作

4 時間

コース

Weaviate ではじめる End-to-End RAG

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 21件のレビュー

WeaviateでRAGをマスターしよう!検索用のテキストと画像を埋め込み、ベクトル検索、BM25、ハイブリッド検索を試します。

AI

2 時間

コース

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 21件のレビュー

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

クラウド

1 時間

コース

ビジネスのための MLOps

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 161件のレビュー

MLOpsを学び、機械学習アプリケーションの自動化とスケーリングに必要なツールと練習を身につけます。

機械学習

3 時間

コース

Rで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 95件のレビュー

RでのA/Bテストの基礎を学習。実験設計、データ分析、結果予測、可視化による成果の提示まで身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 178件のレビュー

分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。

データ操作

4 時間

コース

Analyzing IoT Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 116件のレビュー

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

データ操作

4 時間

FAQs

データサイエンスとは何ですか?

データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。

データサイエンスはどのように学べますか?

PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。

データサイエンスにはどのようなスキルが必要ですか?

数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。

データサイエンスは何に使えますか?

ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。

データサイエンスは良いキャリアですか?

はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。

データサイエンティストになるのは難しいですか?

ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。

データサイエンスにコーディングは必要ですか?

はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。

データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?

事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。

データサイエンスの分野でどのようなトピックを学習できますか?

データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。

DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう

モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。